jdk安装好了怎么使用_安装jdk怎么打开

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文章标签： java myeclipse tomcat jvm servlet
于 2021-08-05 10:30:07 首次发布
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安装JDK后，需配置环境变量和PATH。步骤包括在计算机属性中设置JAVA_HOME和PATH变量，然后通过命令行输入`java -version`检查配置是否成功。Java程序运行经历编译和解释执行两步，由Java虚拟机负责，实现跨平台性。

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在安装完JDK后，安装jdk怎么打开，需要配置环境变量合设置path路径，步骤如下：

1、右键单击计算机，进入下图

2、单击高级系统设置选项

3、点击环境变量选项

4、在用户变量和系统变量内分别新建两个变量

用户变量：在变量名内添加JAVA_HOME，在变量值内填写jdk的安装路径。

系统变量：在变量名内添加pa

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Windows下nginx+tomcat的负载均衡
04-12 56万+
一、为什么需要对Tomcat服务器做负载均衡： Tomcat服务器作为一个Web服务器，其并发数在300-500之间，如果有超过500的并发数便会出现Tomcat不能响应新的请求的情况，严重影响网站的运行。另外，在访问量大的情况下，Tomcat的线程数会不断增加。由于Tomcat自身对内存的占用有控制，当对内存的占用达到最大值时便会出现内存溢出，对网站的访问严重超时等现象，这时便需要重新启
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RabbitMQ 4.1集群部署与访问测试
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为了让3个节点处于同一个集群，我们告诉其中2个节点，如rabbit@gw15、rabbit@gw16，加入到第3个节点的集群，如rabbit@gw14。重置节点会移除节点上的所有数据。消费者程序先前经haproxy连到了gw15节点，当gw15节点上的RabbitMQ实例停掉后，消费者程序自动重连到了其它节点。在gw16节点上，操作与上面是一样的，除了这次我们让节点加入rabbit@gw15节点所在的集群。如上验证所示，使用HaProxy+RabbitMQ集群这种架构，可以保证仲裁队列的高可用，验证通过。
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LangChain4J 教我做人：RAG API 增强原来这么香！
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在正式进入主线剧情前，简单给没接触过 RAG 的小伙伴复习一下。RAG 的全称是 Retrieval-Augmented Generation，翻译过来就是“检索增强生成”。本质就是——把用户问题丢给大模型之前，先从你的知识库里找到相关资料，再让大模型结合上下文来回答问题。用户提问 → 检索相关文档 → 组合上下文 → 大模型生成回答这种方式好处多多：更准确、更私有、更可控、更高效。LangChain4J 把整个流程组件化，你可以随意组合。
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全网最详细！手把手教你用 LangChain4j 打造 RAG 智能问答系统
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一切皆可组合！每个组件都是小而美的 Lego 块，可以按你需求灵活组装，不论是做 Q&A、Agent、还是 PDF 阅读器，都能搞定。你可以简单用 3 行代码喂 PDF，也可以细粒度控制每一步处理逻辑，真的非常适合构建企业级 Java 应用。
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Linux源进源出
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源进源出，也叫记录上一跳，即请求报文从某条路径进入，回应报文依然沿着同样的路径返回，而不是通过查找路由表来确定接口，保证了报文从一个接口进出。在我们正常的网络环境下，如果要保证业务正常，就是对整网的路由进行规划，确保回应报文能够回到请求发送者，这也是源进源出的效果。但是有两个场景通过路由规划来实现源进源出不现实：Linux作为互联网接入设备、应用负载均衡记录源。下面以互联网接入设备为场景介绍Linux的源进源出，应用负载均衡记录源将在后面的文章中介绍。Linux的源进源出，主要有几个动作：1。
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网络协议相关
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秒杀系统—5.第二版升级优化的技术文档三
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如果扣减失败，那么不再获取新的⾃增序列，⽽是在原来的基础之上在加1，然后继续到下⼀台机器扣减库存。通过这个自增序列来记录从哪台Redis实例上扣减库存，然后把这个⾃增序列透传到订单上去，⽐如透传到订单的扩展信息。否则库存就会乱，比如会出现有些机器上库存是负的。首先构建库存在各Redis节点上的库存数据Map对象，然后遍历Redis的节点，接着通过hset命令保存到Redis中(不用设置过期时间)。这样消费订单⽀付成功的消息时，就能找到当时扣减库存的那台Redis，然后就可以进行⽀付成功后的库存扣减操作了。
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朋友们，我想说：面试中问“Spring数据访问有哪些方式”，不是想考你记得几个框架，而是想看：你用过哪几个？各自适合什么场景？如果让我选，我怎么选？回头看那场面试，我其实挺感激那个面试官的。他没有直接“否掉我”，而是带着我，一步一步把我知识体系中最松散的一块补起来。所以今天这篇文章，就送给准备面试的你、或者像我一样正在“补课”的你。
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WorkManager常见的使用说明 在包androidx.work:work-runtime-ktx
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前言在人工智能技术革新浪潮的推动下，智能编程助手正以前所未有的速度重塑开发领域。这些基于AI的代码辅助工具通过智能提示生成、实时错误检测和自动化重构等功能，显著提升了软件工程的全流程效率。无论是初入行业的开发者还是资深程序员，都能借助这些工具快速突破技术瓶颈——新手可借此规避基础语法错误并学习最佳实践，而资深工程师则能通过智能优化建议将重复性编码工作转化为创造性技术探索，有效缩短从构思到实现的开发周期。一、AI编程的主流方式和选型。
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MCP-Playwright：AI自动化神器，一款超级好用的自动化测试框架！
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作为开源的 AI 网页自动化工具，可以让 Claude、GPT-4o 等 LLM 具备真实网页交互能力，实现 浏览器操作、数据抓取、JavaScript 执行、网页截图 等功能。适用于自动化测试、信息抓取、SEO 竞品分析、AI 智能代理等任务。如果你希望让 AI 更智能地处理网页任务，不妨试试 Playwright MCP Server。
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